短路保护和负载识别电路小结[精选]

第一篇：短路保护和负载识别电路小结[精选]

短路保护和负载识别电路小结

-----PYS

短路保护和负载识别其本质其实是一样的，都是对电流的检测控制，其区别在于负载识别检测的是小电流，而短路保护的则是大电流。首先，对于电流的检测电路，首先是采样，一般有两种，一种是通过串联小电阻（一般是0.1欧）把电流转换成电压，然后再用放大器放大电压，如果电压过小，或者电路对电压的精度要求很高，可以采用仪表放大器，如果电压有可能会很高，就必须在放大前有一个限幅电路。经放大的的电压可以被AD采样让CPU进行数字信号处理，也可以直接进一个比较器，设定好阈值电压。另外一种是采用电流互感器检测电流，处理方法同电阻采样相同。

1.一个经典的负载识别电路

该电路由稳压二极管产生5.1V电压供运放工作，场效应管与电阻组成恒流源，运放和晶体三极管构成电压跟随器，三极管的作用是进行电流放大。

2.短路保护电路

短路保护可分为自锁式和自动恢复式，自锁式是指电路一旦被判为短路后，电路就会自动关闭，不再启动，除非再次上电，而自动回复式就算电路被判为短路，只要在一段时间内，短路故障被解决了，电路就会自动恢复到正常工作状态。其中自锁式保护可以用比较器的迟滞比较方式实现，后面会讲到。

短路保护电路要注意的是，一定要避免短路保护影响整个系统的启动，设计前一定要设定短路保护电路开始启动延时电路，防止系统一上电启动就被误判为短路，特别是设计自锁短路保护电路是尤其要注意这一点，不然电路就会一上电就自锁了！

下面来看几个典型的短路保护电路 1.电阻检测自锁式短路（过流）保护电路

该电路采用的就是0.1欧过流取样电阻，采样的电压经过一个减法放大器（NE5532）放大，然后通过一个峰值检波电路，检出幅度电平，送给由LM393组成的电压比较器“+”端，“-”端设置为5.1V，由电阻和稳压管组成，比较器接成了迟滞比较方式，一旦过载，就可以锁定。为了防止开机瞬间比较器自锁，增加了开机延时电路，由R11、C3、D2、D3组成。D2的作用是保证关机后C3上的电压能快速放掉，以保证再开机时C3的起始电压为零。

2.电流互感器检测自动恢复式过流保护电路

电流检测电路由一个电流互感器组成，然后整流，经过一个π形滤波器，然后把检测到的电流送给控制器，控制器由光电耦合隔离器TIL113、集成电路555定时器等组成，555定时器构成了一个施密特反相器，并且电阻RT和电容CT组成一个简单的定时器电路，用以实现控制器关断及再次接通电路的间隔小时段。电位器RP、电阻R 组成一个放电及整定调节电路。V关断后，检测变换电路输出电流本应即刻变为零，但因π形滤波器中电容存储电荷的作用，IO实际并不会即刻变为零而是渐变减小到零。设置RP、R 后可大大地加快IO减小到零的过程，以保证下次电路接通时IO能真正反应IL大小的实际情况。电位器RP、电阻R同时又是一个分流器电路，调节电位器RP可改变该支路电流的大小，这实际上相当于改变了控制器动作电流的临界值，这将为限电器电流整定的实际操作提供方便。3.最后请出我的压轴电路--------经典的晶体管自锁式短路保护电路

该电路没有利用上述的电阻检测和互感器检测方式，而是一种独特的电位检测方式，利用了一个典型的晶体三极管锁存器电路。要说明它，先来看看晶体锁存器电路的原理。

首先刚上电时，VCC给通过回路R4，R5给电容C2充电，通过R3给C3充电，我们知道刚开始电容两端的电压为0V，随着电容充电电容两端的电压就会升高，从而两个三级管的基极电位会降低，当电位降低到一定时，三极管就会导通，假设当电容两端电压升到uo时，三极管导通，则导通时间为t=RC*In(u/u-u0)，计算得到Q3会先导通，一旦导通，Q2的基极电压就不可能降低了，也就是说Q2不能导通了，从而OUT锁定为1。如果某时，OUT输入了一个低电位，Q2就会导通从而使Q3截止，OUT端就会被锁定为0。

注意：该电路由于我没有去寻找权威解释，所以上述解释全凭个人的理解，所以并不一定是正确的，只做参考！

下面再顺便介绍一下两个用继电器做的特有意思的短路保护电路，全当好玩，电路原理很简单，自己分析！

下面终于可以请出压轴电路了。

上电：C2 两端电压不能突变，Q2基极电压由VCC开始下降，下降到Q2可以导通（BE结压降取0.7V），这个时间大概是0.12mS。但是同时Q1也在起到阻止Q2导通的作用，Q1导通的时间大概是：5.87mS也就是说 Q2在5.87mS后才会导通，但是同时C3在阻止Q3的导通，阻止时间是0.17mS。Q3在上电0。17MS后导通，负载得电，Q3 C极电压达到13.3左右，迫使Q2截至。Q1是起通电防保护电路误动作C1决定保护电路通电时保护电路的灵敏度,C1容量不能太大,Q1同样是为了保护电路的可靠性稳定性而设计的,Q1、R1、R2、C1、D1主要是在电源突变时起了很大的作用。

短路时，Q3 C极被拉低，Q2导通，形成自锁，迫使Q3截止，Q3截至后面负载没有电压，这时有没有负载已经没有关系了，所以即使拿掉负载也不会有输出。要想拿掉负载后恢复输出，可以在Q3得 C E结上接一个电阻，取1K左右。

未完待续......

第二篇：电工电路小结

小 结（电工电路）

这一阶段接触到了强电，所以操作就更加注意，更加细心，欣慰的是付出的也得到了回报，所有的操作都是一次性完成的，效果很理想，在网版上的接线也越来越整齐美观。

第一次在网板上接线时，那这一砸铜线放在面前有点茫然，看着边上的样板感到一些压力。不过还是静了静开始接线了，起初仍然有一种不知所措的感觉在接主回路的时候，由于没有经验加上急于把线接好的想法，接的有些乱。因此，又把一些先拆了重新接，结果浪费不少时间。之后，可能还是因为心急的缘故，一些导线没有扳直，也没有认真考虑到版面排线导致第一次接线下来整个板面看到不是那样整齐，但经过对照原理图将线路进行好几次检查，在测试时结果还是很好的。

第二次接线时，由于第一次接线不理想，就把线拆了重新接。这次接起来显然比上次熟练了，主回路在稍考虑后就接出来了，相对上次速度也快了一些，也更整齐美观。不过在接控制回路时，虽然线扳直了，但由于线比较多，没有合理排布，所以看起来就不是很整齐，测试结果同样很好。

第三次接线时没有急于去接线，去看了接线接的好的同学的样板。看完后受到一些启发，改掉了线在中间乱穿的局面，尽量将线合在一起，也可以作必要搭线。结果接完线，可以说让我很满意，测试结果也是一次完成，效果很好。不过，让自己担心的是花的时间很多，远远超过考试所给的时间，我想我应该考虑一下考试时时间的问题，如何合理安排。

三周的实训匆匆结束了，时间虽短，却很充实，我想用“胆大心细”四个字来总结一下这次实训应有的态度，这次实训让我对这四字又有了新的更深刻的理解。

第三篇：人脸识别小结

人脸识别总结

一、概述

生物特征识别技术包括人脸识别、指纹识别、语音识别、表情分析及理解、虹膜识别等 人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统、智能人脸监控系统、用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统、网络服务中的在线验证系统等。产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族、性别、年龄、心理等。外在因素主要有光照变化、角度偏转、姿态、噪声千扰、遮挡、以及化妆遮挡物等。18世纪,就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在《Nature》上,开启了近代最早的人脸识别研宄，最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年 人脸识别包括四个主要步骤：图像预处理、人脸检测、面部特征提取和分类识别。

二、研究领域

1、身份验证领域：通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限，例如2008年北京奥运所采用的人脸识别系统。

2、智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕捉人群中的可疑罪犯。

3、人机交互领，例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。

三、人脸识别方法及其算法

（一）方法分类

可以分为：基于几何特征的人脸识别、基于弹性图匹配的人脸识别、基于子空间分析的人脸识别、基于神经网络的人脸识别、基于隐马尔可夫模型等。 经典的特征脸“Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA变换对原始图像进行降维处理,然后再进行分类识别。  P.Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。

90年代中后期,出现了一种基于动态连接结构(Dynamic Link Architecture)的弹性图匹配(Elastic GraphMatching)识别方法。 90年代末支持向量机被应用到人脸识别技术中。

（二）流行算法

主要分为：等距离映射_(Isometrical Mapping,简称 ISOMAP)、局部线性嵌入(Locally LinearEmbedding,简称LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯脸(Laplacianface)方法。基于拉普拉斯Belkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括：  基于稀疏表示的人脸识别方法(Sparserepresentation recognition, SRC)针对此识别方法还出现了较多的改进模型,典型的有

 基于Gabor的稀疏表示  基于Metaface的稀疏表示等

（三）难点

1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿态变换、表情变化、发 型改变、化妆、以及遮挡等复杂条件

2、人脸面部图像的复杂的三维结构属性：包括线性结构和非线性结构

3、人脸图像数据的维数问题

4、不同个体间的面部特征的差异性

四、人脸特征提取研究

（一）人脸特征提取和识别算法分类

  基于统计方法 基于几何方法

（二）具体实现

 主成分分析(principal component analysis, PCA)是一种典型的数据处理和数据降维方法

 Sirovich和Kirby首先研究人脸降维过程，采用基于镜像脸的技术  M.Turk_提出了基于PCA表示的特征脸的概念

 Fisher线性判别方法也是人工智能和模式识别领域中的重要方法之一

 Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鉴别平面的技术

 Duchene和Leclercq提 出了针对多类问题的Foley-Sammon最佳鉴别矢量集的求解公式

 Turk和Pentland提出了基于特征脸的特征提取方法  Kittler又提出了基于Fisher鉴别准则的提取面部特征方法  Hong和Yang提出了采用SVD进行特征提取方法  Cheng等改进并提出了一种新的相似性鉴别准则

 Liu等提出了基于最佳鉴别广义平面和最佳鉴别广义矢量集的一系列特征提取方法  郭等在此基础上提出了改进的最佳鉴别矢量方法  吴等又改进了广义最佳鉴别矢量方法  基于模型的特征提取方法

 Kass等首次提出了主动轮廊线模型(Active Contour Model,ACM), ACM也被称为Snake模型

 Lee等提出了一种改进Snake模型的方法,改进方法是由正面和侧面结构化特征来对面部进行特征点定位

 基于统计参数化模型的主动形状模型(Active Shape Model, ASM) 优势在于它不仅能有效地定位和提取目标物体的外部轮廓信息,而且能提取目标物体的内部轮廓和形状特征

 Cootes等在ASM基础上提出了主动表观模型(Active AppearanceModel,AAM)

（三）需要解决的问题

1、根据奇异值分解原理可以得到人脸图像的奇异值向量所在的基空间(矩阵)是由 人脸图像本身决定的。

2、当光照、姿态、表情变化以及遮挡等复杂条件下,人脸的表象会产生较大变化, 从而造成人脸识别系统的性能下降。

3、需要构造一种能有效描述目标纹理特性的局部纹理轮廓模型,进一步提高模型的 特征点定位精度。

第四篇：信号识别小结

信号识别 1.特征参数法

思路：根据瞬时幅度，瞬时相位，瞬时频率特征参数的差异进行识别 优点：计算量小，简单 缺点：受信噪比影响大

2.功率谱方法

思路：经典功率谱估计有直接法，间接法

直接法： = 2

优点：简单，快速

缺点：当数据N太大时，谱曲线起伏加剧，N太小时，谱分辨率不好。

1间接法：PPERMM1k02jN

1x(k)ejwk

优点：采用分段取平均值方法使方差性能得到改善。缺点：方差性能的改善是以牺牲偏差和分辨率为代价的。

3.基于小波变换（衍生的方法）思路：1.对信号进行小波变换，提取变化后时域的包络方差与均值平方之比作为特征参数

2.提取频域频率，幅度，相位，功率谱密度等特征

3.时域频域相结合

优点：克服傅里叶变换的不足，对瞬时信息具有较强的检测能力

缺点：小波变换的方法对于类间识别效果还不是很理想, 如对2PSK 和4PSK的

识别, 单独用该方法还不能达到很好的分类效果, 必须与其它方法结合 使用。

4.高阶累积量方法

思路：计算二阶、四阶、六阶、八阶累积量，并通过归一化、平方等变换寻找差异进行区分

优点：对噪声不敏感

缺点：对载波和码元同步要求较高

5.人工智能识别方法

思路：利用专家系统、人工神经网络、模糊推理、Agent理论、遗传算法等人工智能方法形成经验与知识的推理规则

优点：不依赖数据库的先验知识，分析灵活，自我学习缺点：容易漏检、误判

6.基于支持向量机的信号识别

思路：通过优化算法函数（结构风险最小化原理，粒子群优化，模糊数学，粗集理论），模型建立（一对一或一对多）和参数的而选择（带宽、均值、峰值点，归一化瞬时幅度等）进行信号的识别 优点：善于解决高维分类问题，识别准确率高 缺点：复杂度高，理论算法还不够完善 通信信号调制方式识别方法综述 1.AWGN条件下的基本识别方法 1.1基于统计模式的调制识别方法

特征参数：信号谱特征，信号平方谱的谱峰数，谱功率，瞬时值统计特征，星座点间的Hellinger距离，高阶累积量、小波变换降噪，分形集维数

优 点：理论分析简单；高信噪比时特征易于提取、适用类型多、识别性能好；在预处理精度较差、先验知识较少的非合作通信环境下仍具有较好的识别性能。

缺 点：算法识别体系繁杂；理论基础不完善；算法效率低。1.2基于决策论的调试识别方法 主要算法：似然比检验法（LRT），最大似然比检验（MLRT），平均似然比检验（ALRT），广义似然比检验（GLRT），混合似然比检验（HLRT），类似然比算法。

优 点：理论基础完备；在低信噪比环境下能够保证较好的性能。缺 点：算法复杂，计算量大；适用性差；识别条件严格。

2.非理想信道的调制识别（非高斯即存在信号衰落，多径效应，色噪声等）2.1基于决策论的调制识别方法：GLRT算法，qHLRT算法，qHLRT-UB算法

2.2基于统计模式的调制识别方法：循环累计特征矢量，四阶累积量，六阶累积量

3.共信道多信号的调制识别（一个信道内存在多个时频混叠的信号）

3.1基于信号分离的识别方法：拟合法；经验模态分解法；独立分量分解法 3.2基于提取特征参数的方法：基于信号的周期谱特征完成重叠信号调试识别；

基于小波变换利用Haar脊线构建识别特征参量的方法；

基于循环谱，循环累积量特性的识别方法； 基于AR、GAR模型提取特征参量的识别方法； 基于压缩感知与高阶循环累计量的识别方法。

经典功率谱估计有直接法和间接法两种,直接法又称周期图法,它是把随机信号y(k)的N点观察数据yN(k)视为一能量有限信号,直接取yN(k)的傅里叶变换,得到XN(ejω),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为对y(k)真实的功率谱P(ejω)的估计。以 PPER(ejω)表示周期图法估计出的功率谱,即: PPER(ω)=1N XN(ω)2(1)由于yN(k)可以用FFT快速计算,所以此方法成了谱估计中的一个常用的方法。但是直接法估计出的谱 PPER(ω)性能不好,当数据长度N太大时,谱曲线起伏加剧;N太小时,谱的分辨率又不好,因此需要加以改进。

间接法是对直接法的一种改进,又称之为周期图的平滑。对其改进的另一种方法是所谓平均法,它的指导思想是把一长度为N的数据yN(k)分为L段,分别求每一段的功率谱,然后加以平均。最常用的是Bartlett法,以及Bartlett法的改进Welch法。Bart-lett法中,将信号yN(k)在时间[1,N-1]上分成L段,每段的长度都是M,即N= LM,第i段数据加矩形窗后,变为: yiN(k)= yN[ n+(i-1)M] di[ n+(i-1)M],0≤ n≤ M-1,1≤ i≤ L

(2)式中di(n)是长度为M的矩形窗口。分别计算每一段的功率谱,即 PiPER=1M ∑M-1K= 0xjN(k)e-jwk 2,0≤ i≤ L(3)信号分段越多,方差越小[5]。但方差性能的改善是以牺牲偏差和分辨率为代价的。每段数据长度的选择主要取决于所需的分辨率

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

第五篇：高低压保护电路改进建议

控制器高低压保护电路改进建议

各位领导、专家：你们好！

由于我司目前控制器的高低压保护电路是采用的22K、33K氧化膜电阻降压和限流，而根据实际售后反馈的数量来看，该两个电阻售后故障率极高（根据筛选发出06年1至8月份售后复核数据分析，该两个电阻累计数量达20单，故障数排列前3位，故障原因均为开路），06总部也纳入重点整改项目之一。该电阻在现电路具体中如下图：

建议采用电容降压的理论可行性分析：

而在我们重庆复核过程中，也常发现该两个电阻 R5 和R6 的阻值开路状况，经分析，这两个电阻在电路中承受的功率为220V×0.005A=1.1W，而实际电阻的标称值为2W，从理论上说该电阻在原电路工作中是没有问题的。但是，实际上因为厂家在制造上的原因不可能100%不出现质量问题而导致电阻功率的实际值有所偏差；另外，电阻是一个功耗原件，发热是不可避免的；同时用户的使用环境也不可估计；因此，根据理论分析，原电路中的两个电阻限流完全可以采用无功耗原件电容来代替，在改进电路图中引入了一个电容（如下图），采用电容降压式供电方式，因为在本电路中电容的容抗相当的大，所以我们分析电路的时候可以把它看作是一个恒流源，电容C的电流取值可以根据公式来计算，而负载的两端的电压由负载的电阻大小而决定的，负载电阻大，负载的两端的电压就高，反之亦然，而本电路的负载电压值就是光耦发光管的正向压降，反向压降由于D4导通，只有0.7V的反向压降，完全不会因为电压的问题而导致光耦损坏，故可靠性也是非常高。如下改进后的电路：

（注：该改进后电路中的电容C取值初步为0.1uf/630v）改进后的电路实际试验情况分析：

改进的电路至目前模拟试验已运行近200小时，试验情况很好，试验过程未出现任何异常问题；另外测得电路中的相关电参数也是完全符合要求，可靠性非常高。

现将该方案推荐给总相关领导、专家评审，请总部领导、专家给予指导。谢谢！

电子科技质控部

2006-8-22